PROJET
FINDER
Loïc Eyango - Aurélie Mollier
Année Scolaire: 2019/2020
Master of science agricultural & food data management
Encadrants M. Mohammed El Rhabi, M. Abdelkader Slifi, M.
Benoit Franck
RECRUTEUR
INDEPENDANT/SALARIE
Je dois trouver le
candidat idéal: « La
pépite ! »
Correspond :
- Compétent
- Efficace
- S’intégrant dans l’équipe.
- Adhère aux valeurs de l’entreprise
Situation initiale
Bonjour Monsieur, je suis à la
recherche d’une
mission/emploi
Contraintes:
- Emploi du temps souple
- Qualité de l’emploi
Contraintes
- Temps
- Sélection
Correspond :
- Domaine de compétence
- Personnalité
- S’épanouir
- Se projeter dans l’avenir
- Acquérir du savoir /progresser
Problèmes
INDEPENDANT
RECRUTEUR
Comment trouver une mission ?
Comment trouver le candidat qu’il me
faut ?
- Réseaux
- Carnets d’adresses
- Ancien collègue
- Annonces
- Site de recrutement ordinaire
- Relations
- Bouche à oreille
- Recommandations
- Publicité
- Hasard
- Site de recrutement
ordinaire
J’ai tout essayé, hélas
mais en vain !!
J’ai pas que ça à
faire !!
La Solution ?
Mon opportunité
rêvée
Ma pépite
DÉMONSTRATION
Loi de murphy
QU’EST CE QUE FINDER ?
PLATEFORME DE JOB-
BOARD
BASÉE SUR LES PROFILS
INTÈGRE LES SOFTS SKILLS
ORGANISATION
6 semaines.
Groupe de 2 élèves.
Temps passé sur le projet: environ 170
heures.
Secteur: Recrutement (haute valeur
ajoutée)
DIFFICULTÉS RENCONTRÉES
Organisati
on
Gestion du
temps
Difficultés
Raisons multiples:
Nouveauté
Contexte
exceptionnel
Autres projets
Annonce
recruteur
PRINCIPE GLOBAL
Profil candidat 2
Profil candidat 1
Algorithm
e
Résultat
PRÉPARATION DES DONNÉES
Acquisition des données
Candidats Recruteurs
- Questionnaire
- Curriculum Vitae (C.V)
- Lettre de motivation
- Recommendation
Nettoyage des données
- Traitement d’image / OCR
- Natural language
processing
- Text mining
Stockage des données
- SQLite
Acquisition des données
- Offre
- Questionnaire
Nettoyage des données
- Natural language
processing
- Text mining
Stockage des données
- SQLite
THÉORIE DE L’ALGORITHME: SCORING
poste
Candidat
- Senior developpeur
python
- paris
- Curieux
- Travail en equippe
- Humaniste
- Notorité
- Rouen
- Junior python
- Curieux
- Collaboratif
- Fait des dons
0,6
0,6
point
s
skills
pondération
1
5
3
3
1
/
1
0,9
0,8
Total :


skills
   
Total =
Correspondence = 77%
0.66
0.68
0.7
0.72
0.74
0.76
0.78
0.8
0.82
0.84
a b c d e
Variation des scores selon les pondérations
THÉORIE DE L’ALGORITHME: WORD EMBEDDING
AIMER
PENGOUIN


Projection dans un plan Euclidien
Similarité =
NLP
THÉORIE DE L’ALGORITHME: MARIAGE STABLE
Contrainte :
Nombre de garçon = Nombre de Fille
Préférence garçon = nombre de Fille
Un garçon = Une fille
Algorithme de Gale-Shapley,
1962
The hospital resident problem (Alvin Roth 1984)
Nombre de garçon Nombre de Fille
Préférence garçon ≠ Nombre de Fille
Préférence fille ≠ Nombre garçon
un garçon = plusieurs ou aucune fille
un fille = plusieurs ou aucun garçon
Exemple : Parcoursup
ALGORITHME VS REALI
Classement réel
Classement algorithme
Offres Candidats
Open Classroom Joe Button
Open Classroom Georgi geogeiv
Open Classroom Rameskanh
Open Classroom Aasheeh Press
Open Classroom Yilu Zhu
GreenTropism Gabriel Ries
GreenTropism Rob young
GreenTropism Yilu Zhu
GreenTropism Joshua
GreenTropism Gil G.
Offres Candidats Correspondance
Open Classroom Joe Button 65,0%
Open Classroom Rameshkanth S. 64,6%
Open Classroom Georgi Georgiev 59,3%
Open Classroom Yilu Zhu 55,1%
Open Classroom Aasheesh 54,6%
GreenTropism Yilu Zhu 42,9%
GreenTropism Joshua Barrington 41,3%
GreenTropism Gil G 41,1%
GreenTropism Salim Fadley 40,8%
GreenTropism Gabriel Reis 40,0%
PROJETS D’AMÉLIORATIONS
Comptes prémium
Questionnaires vidéo
Email interne à la
plateforme
Elargir le secteur
d’activité
Application
téléphone
Estimation de la
valeur d’un
candidat sur le
marché
Estimation plus
précise du coût
de la mission.
Améliorations fonctionnelles
Elargissement aux demandeurs
d’emploi
PROJETS D’AMÉLIORATIONS
Améliorations techniques
User interface
Résultat Dashboard
Entrainement d’un modèle
Nettoyage de données
Algorithme 1.0
LE MARCHÉ
Les cibles:
Les Entreprises
Les SS2I
Indépendants/salariés
E-recrutement
incontournable.
Indépendants de plus en
plus nombreux.
Faciliter le travail des RH en
minimisant les risques.
LES CONCURRENTS
Linkedin Apec Monster Cadremploi HireSweet
LES PLUS
-
Application mobile
-
Microservices
-
Comptes premium
-
réseaux social
-
Alertes offres
Très connu
-
Application mobile
-
Microservices
-
Présent sur les réseaux sociaux
-
Connu par les cadres
-
Application mobile
-
Microservices
-
Comptes premium
-
Présent sur les réseaux sociaux
-
Connu
-
Application mobile
-
Microservices
-
Comptes premium
-
Alertes offres
-
Présent sur les réseaux
sociaux
-
Connu
-
Machine learning
-
Deep learning
-
Reinforcement
learning
LES MOINS
Peu de prise en compte des soft
skills
-
non dédié uniquement au
recrutement
Peu de prise en compte des soft
skills.
Service public (pas de bénéfice
réel)
Peu de prise en compte des
soft
skills
Publicité parasite importante
Pas de prise en compte soft
skill
Propose essentiellement des
CDI
-
Secteur
informatique
seulement
-
Soft skills
non prit
en compte
POSITIONNEMENT
Critères de differentiation:
Originalité
Utili
Nouvelle manière de penser le recrutement
Soft skills
Micro-services
Soft skills
IA
TABLEAU SWOT
Opportunités
Menaces
Entrer dans le marché du recrutement par algorithme
-
« valorisation des indépendants»
-
Les SS2i cherchent des algos performants
-
produit innovant
-
soft skills (des indépendants, et des entreprises) intégrés.
-
Visions négative sur le recrutement par AI ( gagner la
confiance des clients)
-
Concurrence (LinkedIn, Monster, Apec, HireSweet)
-
Référencement de Finder (effet de réputation,
normes
qualités, normes règlementaires)
-
Reverse engineering
Force
Faiblesse
-
Economique (temps et argent) -> productivité
-
Coût transparent
-
performant (rigoureux, qualité)
-
fonctionnalités
-
Algorithme « intelligent » ( pas facilement accessible)
-
Validation humaine des candidats retenus
-
Temps d’Adhésion à l’outils
-
constitution d’une BDD longue au début
-
Algorithme dépendant de la langue.
MOYENS DE GÉNÉRER UNE RENTRÉE D’ARGENT
Compte
premium
Contrats avec les
indépendants
Publicités
minimales
Ventes de données
structurées
Facturation aux indépendants dès
validation
Indépendan
ts
SS2I
Entreprises
BUDGET PRÉVISIONNEL
Fond de roulement = 274 667 (€)
Produits Quantité
Total (€)
Candidats 0 200 0
Abonnement light 0 10 0
Abonnement premium
0
15
0
Publicités 0 15 0
Partenaires 0
0,15
0
Subventions 20 000
Emprunt bancaire 20 000
Love money 50 000
Business Angels 210 000
Total 300 000
Charges quantité prix/unité Total (€)
Serveur 1 5 000 5 000
Publicités 5 500 2 500
Salariés 3 4 000 1 2000
Amortissements (2ans) 1 833
833
Divers
1
5 000 5 000
Total 25 333
PRÉVISION SUR 16 MOIS
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Evolution des bénéfices
produits charges Benefice
Année 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
produits
300000
274 667
254 334
234 001
218 668
204 348
186 041
176 744
171 512
170 310
169 158
174 074
183026
182 074
197 219
216 414
charges
25 333
20333 20333 15333 15333 20333 15333 15333 15333 15333 15333 15333 25333 11333 11333 11333
Benefice
274 667
254 334
234 001
218 668
203 335
184 015
170 708
161 411
156 179
154 977
153 825
158 741
157 693
170 741
185 886
205 081
MERCI DE VOTRE ATTENTION